Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
Data Science | Machinelearning [ru]
Відкрити в Telegram
Все о Data Science, машинном обучении и искусственном интеллекте: от базовой теории до cutting-edge исследований и LLM. Личный блог автора - @just_genych По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin РКН: https://vk.cc/cJPGXD
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Data Science | Machinelearning [ru]
Канал Data Science | Machinelearning [ru] (@devsp) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 20 010 підписників, посідаючи 6 722 місце в категорії Технології та додатки та 33 728 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 20 010 підписників.
За останніми даними від 19 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -73, а за останні 24 години на -9, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 8.09%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.89% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 619 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 779 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 8.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як llm, nvidia, контекст, openai, архитектура.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Все о Data Science, машинном обучении и искусственном интеллекте: от базовой теории до cutting-edge исследований и LLM.
Личный блог автора - @just_genych
По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin
РКН: https://vk.cc/cJPGXD”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 20 червня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.
20 010
Підписники
-924 години
-557 днів
-7330 день
Архів дописів
👤 AGiXT — open-source платформа, которая позволяет легко организовать выполнение сложных задач различными AI-агентами
AGiXT — это динамическая платформа автоматизации искусственного интеллекта, разработанная для организации эффективного управления инструкциями ИИ и выполнения задач среди множества поставщиков.
Решение сочетает в себе адаптивную обработку памяти с широким спектром команд для улучшения понимания и реагирования ИИ, что приводит к более эффективному выполнению задач.
🖥GitHub
🟡Доки
🟡Примеры использования
@Devsp — Подписаться
🖥 Дайджест самых интересных публикаций за последние дни:
• SF-V — новый метод генерации видео от Snapchat
• Простые способы ускорения обучения PyTorch-моделей
• L-MAGIC: Language Model Assisted Generation of Images with Coherence
🌟 SF-V — новый метод генерации видео от Snapchat
Новый метод генерации видео позволяет генерировать динамические и согласованные видео за 1 проход.
Обширные эксперименты показывают, что метод обеспечивает конкурентоспособное качество генерации синтезированных видео со значительно меньшими вычислительными затратами для процесса шумоподавления.
🟡Страничка SF-V
🖥GitHub
@Devsp — Подписаться
Как использовать нейросети в обучении с подкреплением?
В чем недостатки классических алгоритмов и как нейросети помогают их решить? Узнайте на открытом практическом уроке от OTUS, где мы разберем:
- как реализовать алгоритм Q-learning на базе нейросети и что нам это даст;
- различные виды функции потерь и реализацию для алгоритма DQN (Deep Q-learning);
- дополнительные условия архитектуры нейросети, моделирующей поведение агента в алгоритме DQN.
Спикер Игорь Стурейко — PhD Physical and Mathematical Sciences, опытный руководитель команд и преподаватель.
Встречаемся 13 июня в 20:00 мск в рамках курса «Reinforcement Learning». Все участники вебинара получат специальную цену на обучение!
Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы не пропустить бесплатный урок: https://otus.pw/oVnA/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
🌟 Новый этап в обучении LLM. Представили YaFSDP — это собственная разработка Яндекса для ускорения обучения больших языковых моделей
Её использование поможет ускорить обучение LLM с открытым исходным кодом до 25%. Кроме того, решение поможет оптимизировать использование графических процессоров (GPU).
Читать…
⚡️L-MAGIC: Language Model Assisted Generation of Images with Coherence
Новая модель может создавать качественные панорамные сцены на основе одного входного изображения и текстового промпта!
L-MAGIC использует предварительно обученные модели распространения и языка без тонкой настройки, обеспечивая нулевую производительность.
В сочетании с моделями условного распространения он может принимать различные способы ввода, включая, помимо прочего, текст, карты глубины, эскизы и цветные сценарии.
▪️Github: https://github.com/IntelLabs/MMPano
▪️Paper: https://arxiv.org/abs/2406.01843
▪️Project: https://zhipengcai.github.io/MMPano/
▪️Video: https://youtu.be/XDMNEzH4-Ec
@Devsp — Подписаться
VK ищет ML-лида для команды ранжирования видео и клипов
Обязанности: конструирование признаков для ранжирования, разработка и внедрение новых алгоритмов, работа с MapReduce и нейросетевое ранжирование.
Условия: гибкий график, топовая команда, возможность влиять на продукт, красивый офис и другие бонусы.
Откликнуться на вакансию можно на сайте или написать напрямую в телеграме https://t.me/ellinatsyra
🎙 Real-time in-browser speech recognition
Распознавание речи в браузере в режиме реального времени с помощью OpenAI Whisper!
Модель распознавания речи с 73 миллионами параметров, оптимизированная для вывода в Интернете.
▪️Сode: https://github.com/xenova/transformers.js/tree/v3/examples/webgpu-whisper
▪️Hf: https://huggingface.co/spaces/Xenova/realtime-whisper-webgpu
@Devsp — Подписаться
🖥 Самые интересные публикации за последние дни:
• Мультиплеер Stable Audio, который можно запустить на Hugging Face
• NeRF-Insert — редактирование 3D-сцены с помощью текстового промпта или с помощью изображения
• Omost — использование мощи LLM, пишущих код, для генерации изображений
🎙 Real-time in-browser speech recognition
Распознавание речи в браузере в режиме реального времени с помощью OpenAI Whisper!
Модель распознавания речи с 73 миллионами параметров, оптимизированная для вывода в Интернете.
▪️Сode: https://github.com/xenova/transformers.js/tree/v3/examples/webgpu-whisper
▪️Hf: https://huggingface.co/spaces/Xenova/realtime-whisper-webgpu
@Devsp — Подписаться
😎NeRF-Insert — редактирование 3D-сцены с помощью текстового промпта или с помощью изображения
NeRF-Insert позволяет добавлять объект в 3D сцену с помощью мультимодальных входных сигналов.
Вставленный объект может быть описан с помощью текстовой строки или ссылочного изображения.
Пользователь может определить область закрашивания, нарисовав всего 2-3 ручные маски.
▶️Страничка NeRF-Insert
🟡Arxiv
@Devsp — Подписаться
⭐️Мультиплеер Stable Audio, который можно запустить на Hugging Face
Генерируйте аудио из текстового описания, делитесь и учитесь у других, как наилучшим образом использовать эту новую модель.
🤗 Попробовать на Hugging Face
@Devsp — Подписаться
⚡️ Qwen2 - самый крутой релиз откртых LLM со времен Llama 3!
Alibaba только что выпустили свое новое семейство мультиязычных моделей, которых превосходят по производительности Llama 3 по многим параметрам.
Серия Qwen2 включает базовые и настроенные по инструкции модели 5 размеров, включая Qwen2-0.5B, Qwen2-1.5B, Qwen2-7B, Qwen2-57B-A14B, Qwen2-72B.
📖 BLOG: https://qwenlm.github.io/blog/qwen2/
🤗 HF collection: https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen2-6659360b33528ced941e557f
🤖 https://modelscope.cn/organization/qwen
💻 GitHub: https://github.com/QwenLM/Qwen2
@Devsp — Подписаться
⚡️Хочешь разработать решение технологического кейса для внедрения в работу НКО? Тогда регистрируйся на Smart Social: Хакатон!
🏆Гранты на 1 200 000 рублей!
Smart Social: Хакатон – это командное соревнование для программистов, дизайнеров, менеджеров, аналитиков и других IT-специалистов, которые в сжатые сроки решают технологическую задачу.
👨💻Кейсы:
- Инструмент для анонимизации документов пользователей сервиса «Просто спросить»;
- Алгоритм для систематизации архивных материалов;
- Сервис сбора информации для профилактики социально значимых заболеваний;
- Сервис для онлайн-записи на музейные мероприятия.
📆Даты хакатона: C 10 по 18 Июня 2024 г
📍Формат: Онлайн/Офлайн
🔥Дедлайн регистрации: 8 Июня, 23:59 (МСК)
Не нашел для себя задачу? Смотри еще кейсы по ссылке: https://tglink.io/43c37e2edbcd
🚀Сделай Добро – помоги НКО!
🌟Omost — использование мощи LLM, пишущих код, для генерации изображений
Omost — это проект по преобразованию возможностей кодирования LLM в возможности генерации изображений (или, точнее, создания изображений).
Он предоставляет модели LLM, которые будут писать коды для составления визуального содержимого изображений с помощью виртуального агента Omost Canvas.
В настоящее время мы предоставляем 3 предварительно обученные модели LLM, основанные на вариациях Llama3 и Phi3 (см. также примечания к модели в конце этой страницы).
🖥GitHub
🤗 Попробовать на Hugging Face
@Devsp — Подписаться
Давайте поможем Даше найти... что угодно
27 июня в 19:00 Data Science Meetup: Поиск от команды СберМаркета!
Соберёмся в нашем офисе, чтобы рассказать о секретах алгоритмов поиска: как разрабатывали и улучшали модель по исправлению опечаток, что такое межретейлерный поиск, и как он работает у нас.
В программе доклады и QA-сессия:
🔎 Как устроен Поиск в СберМаркете. Владимир Бугаевский, ML Team Lead в СберМаркете, поделится тем, как поисковые технологии улучшают пользовательский опыт в СберМаркете.
🔎 Нейросетевая модель для исправления опечаток в поисковых запросах. Анна Власова, ML-инженер в СберМаркете, расскажет о новой нейросетевой модели для исправления опечаток.
🔎 Ранжирование магазинов в межретейлерном поиске. Анна Южанина, ML-инженер в СберМаркете, расскажет о модели для ранжирования магазинов в зависимости от намерения и предпочтения пользователя.
Регистрируйтесь, количество мест в офлайне ограничено!
Реклама. ООО «ИНСТАМАРТ СЕРВИС», ИНН: 9705118142. Ерид: LjN8KZXna
